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Aparecido,Lucas Eduardo de Oliveira; Rolim,Glauco de Souza; Richetti,Jonathan; Souza,Paulo Sergio de; Johann,Jerry Adriani. |
ABSTRACT Climate is the set of average atmospheric conditions that characterizes a region. It directly influences the majority of human activities, especially agriculture. Climate classification systems (CCSs) are important tools in the study of agriculture, enabling knowledge of the climatic characteristics of a region. Thus, we aimed to perform the climatic characterization of the State of Paraná using the methods proposed by Köppen and Geiger (1928), modified by Trewartha (1954) (KT), Thornthwaite (1948) (TH) and Camargo (1991) and modified by Maluf (2000) (CM), using data from the European Center for Medium-Range Weather Forecast (ECMWF) model. The results of spatial interpolation (virtual stations) were performed using the Kriging method in spherical... |
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Water balance; Agriculture; Climatic characterization; ECMWF. |
Ano: 2016 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1413-70542016000400405 |
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Richetti,Jonathan; Uribe-Opazo,Miguel A.; Bastiani,Fernanda de; Johann,Jerry Adriani. |
RESUMO Na análise de dados espaciais em agricultura, a presença de pontos influentes pode alterar consideravelmente os resultados das análises de dependência espacial e, consequentemente, a construção dos mapas. Quando se referem a atributos físico-químicos do solo e da produtividade, os mapas devem representar uma estimativa eficiente das condições reais do campo, já que são importantes informações utilizadas para a manutenção de um sistema agrícola de manejo localizado, com a otimização da aplicação de insumos agrícolas, visando à maior produtividade. Este trabalho teve por objetivo apresentar as técnicas gráficas hair-plot, de influência local (Ci e |Lmax|) de identificação de observações influentes em dados contínuos espaciais georreferenciados,... |
Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Geoestatística; Hair-plot; Influência local; Máxima verossimilhança; Atributos químicos. |
Ano: 2016 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0100-69162016000100152 |
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